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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.5
- 수록면
- 533 - 539 (7page)
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본 연구는 본 연구는 Microsoft Malware Classification Challenge 데이터 셋을 사용해 임의의 길이 입력 데이터에 대응할 수 있는 멀웨어 분류 모델을 제안한다. 우리는 기존 연구의 멜웨어 데이터를 이미지화 시키는 것을 기반으로 한다. 제안 모델은 멀웨어 데이터가 큰 경우는 많은 이미지를 생성하고, 작은 데이터는 적은 이미지를 생성한다. 생성된 이미지를 시계열 데이터로 Dynamic RNN으로 학습시킨다. RNN의 출력 값은 Attention 기법을 응용해 가장 가중치가 높은 출력만 사용하고, RNN 출력값을 다시 Residual CNN으로 학습시켜 최종적으로 멀웨어를 분류한다. 제안모델을 실험한 결과 검증 데이터 셋에서 Micro-average F1 score 92%를 기록하였다. 실험 결과 특별한 특징 추출 및 차원 축소 없이 임의 길이의 데이터를 학습 및 분류할 수 있는 모델의 성능을 검증할 수 있었다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. Dynamic RNN-CNN
Ⅳ. 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
박세정 / 2016 / R 기반의 딥 러닝을 이용한 공간 정보 분석 / 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 6(4):1~8
김정미 / 2017 / Word2vec을 활용한 RNN기반의 문서 분류에 관한 연구 / 한국지능시스템학회 논문지 27(6):560~565
P. Baudis / 2016 / Joint Learning of Sentence Embeddings for Relevance and Entailment / The Workshop on Representation Learning for NLP :18~26
김장영 / 2017 / 빅데이터 분석을 이용한 이러닝 수강 후기 분석 / 한국정보통신학회논문지 21(2):423~428
J. Mueller / 2016 / Siamese Recurrent Architectures for Learning Sentence Similarity / Proceedings of the Thirtieth AAAI Conference on Artificial Intelligence :2786~2792
김정미 / 2017 / Word2vec을 활용한 RNN기반의 문서 분류에 관한 연구 / 한국지능시스템학회 논문지 27(6):560~565
P. Baudis / 2016 / Joint Learning of Sentence Embeddings for Relevance and Entailment / The Workshop on Representation Learning for NLP :18~26
김장영 / 2017 / 빅데이터 분석을 이용한 이러닝 수강 후기 분석 / 한국정보통신학회논문지 21(2):423~428
J. Mueller / 2016 / Siamese Recurrent Architectures for Learning Sentence Similarity / Proceedings of the Thirtieth AAAI Conference on Artificial Intelligence :2786~2792
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